我有一个数据框架,如下所示:
a b c d
10 yes yes yes yes
11 yes yes yes yes
12 yes yes yes yes
13 yes yes yes yes
14 no <NA> no no
15 no <NA> no no
16 no <NA> no no
17 no <NA> no no
18 no <NA> no no
19 no <NA&g
我有身份证和他们的资格证明的数据,如证书,仅高级学位,多个学位和单一认证的是/否格式
我试图在4个条形图中显示数据,如1)没有认证(3) 2)仅预发度(6) 3)单次认证(17)和4)多度(19)。计数在括号中提到。
我需要用上面提到的头名重命名每一列。但是,如果更改一个列的名称,则另一个列名也会更改。请建议为每一栏加上一个单独的名字。
图如下所示。
ID Certifications AdvanceDegree only Single Cert MutipleDegree
1 Yes No No
我有一个名为t的Excel表,其名称为A和B。列A的值为“是”和“否”,B列有类别名称(假设我有类别c1 c2 c3)。如何计算每个类别中是的值的数量。
A B
YES c1
YES c2
YES c1
NO c3
NO c3
NO c2
YES c1
YES c1
在本例中,对于类别c1,值为3,对于c2为1,对于c3为0。
我有以下数据框架。
Foo Gender Binary Zip Frequency
1 Male 0 Yes 4
3 Female 1 No 6
1 Female 0 No 7
2 Male 0 Yes 1
2 Male 0 No 3
如何将Foo转换为Row变量,并将其余变量保留为列?我希望输出如下所示:
Gender Binary Zip
我有一个数据集,其中包含许多YES/NO变量(A、B、C等)。对于每个观察值,即:
Type A B C D E
1 A1 YES YES NO YES YES
2 A2 NO YES NO <NA> YES
3 A2 YES <NA> NO NO YES
4 A1 YES NO YES NO NO
每个观察值是两种类型(A1或A2)中的一种。有些观察值不包括某些变量("NA")。
我的目标是创建一系列2x2列联表,比较每个变量的两种类型,然后将这些表导出到Excel。
经过一些研究
我有一个下面格式的数据帧,
ip_df=pd.DataFrame({'class':['I','II','III'],'details':[{'sec':'A','kinder':'yes'},{'sec':'B'}]
ip_df:
class details
0 I {'sec':'A','kinder':'yes'}
1
我正在使用当前代码发送电子邮件,但在第I栏中输入了'YES‘:
Private Sub Worksheet_Calculate()
Dim FormulaRange As Range
Dim NotSentMsg As String
Dim MyMsg As String
Dim SentMsg As String
Dim MyLimit As Double
NotSentMsg = "Not Sent"
SentMsg = "Sent"
MyLimit = 0
Set FormulaRange = Me.Range("S3:S100
我正在学习如何在Server中使用Group By,并且我正在尝试编写一个查询,该查询可以让我从表格中的校友那里获得大量的信息。
我的桌子如下所示:
Name | Alumn_ID | Course | Credits | Passed
Peter 1 Math 2 YES
John 2 Math 3 YES
Thomas 3 Math 0 NO
Peter 1 English 3 YES
Thom
我有以下df:
itemname participant s0 s1 s2 s3
E1 1 no no no yes
E1 2 no no yes no
E1 3 no no no yes
A1 1 no no no yes
A1 2 no no no yes
A1 3 yes no no no
Foo 1 no no no yes
我必须通过特定的文本来阅读excel并得到相应的值。我正在使用Pandas read_excel方法阅读excel。我得到的输出是列表中的字典。我不知道如何在字典中阅读值,因为我正在学习python。
下面是我正在尝试阅读的excel (我只是添加了几行)。我想阅读代码'TYPECODE','BLADMFEE‘,并从D列(5810947,Yes)和E列(C308529,Yes)获得它的值。
我使用glob,因为文件夹中丢失了excel文件。
pglist = [pd.read_excel(x, sheet_name=[0]) for x in p.glob(
我有一张列如下的表格:
SalaryStructure:
Id StructureName IsApplicable IsActive
IsApplicable - bit, not null
"IsApplicable“是一个新添加的列,默认情况下所有值都是"false”。
现在,我希望基于模式匹配逻辑更新"IsApplicable“,然后根据该逻辑设置"IsApplicable”的值。
查询:
SELECT
CASE
WHEN (StructureName LIKE '%Associate1%'
我有这个数据:
MAT MAT_IN SER D8
0 X A1 Yes -
1 X A2 No X
2 X A3 No X
3 X A4 Yes X
4 Y B1 No -
5 Y B2 No -
6 Y B3 No -
7 Y B4 No -
8 Y B5 No -
9 Z K1 Yes -
10 Z K2 No -
11 Z K3 No X
12 Z K4
我有一个dataframe,df,它有三列A、B和C,如下所示。我想要的是一个数据,df2,它有三列X、Y和Z;其中,当B列中的值为“是”时,列Z取列C的最小值,对于列X中给出的A列中的每一类值都是这样做的。此外,如何在给定的df3中添加df列,突出显示与此最小值对应的行1。
我试过什么?
df2 = df.loc[df.groupby("A")["C"].idxmin()]
这只适用于两列。怎样才能对B栏适用条件?
df
A B C
1 YES 20
1 YES 13
1 NO 18
1 NO 4
1 NO 9
1 YES
我有两列(列A和列B),它们包含以下数据:
Column A Column B
User 1 In
User 1 In
User 1 Out
User 2 Out
User 2 Out
User 2 Out
User 3 In
User 3 In
User 4 Out
我正在尝试获得一个结果,将显示所有用户,仍然是“在”。这样,如果任何用户(来自上面的列A)至少有一个值= "In“(上面的列B),那么结果值将是Yes,否则值将是No。
User